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    <title>美元指数期货无监督学习分析报告</title>
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    <div class="container">
        <div class="header">
            <h1>美元指数期货无监督学习分析报告</h1>
            <p>基于2024年1月至5月美元指数期货历史数据的深度分析</p>
        </div>
        
        <div class="section">
            <div class="section-header">一、数据感知</div>
            <div class="section-content">
                <div class="subsection">
                    <h3>数据基本信息</h3>
                    <div class="data-overview">
                        <div class="data-card">
                            <div class="value">108</div>
                            <div class="label">交易日数量</div>
                        </div>
                        <div class="data-card">
                            <div class="value">2024.1-2024.5</div>
                            <div class="label">时间跨度</div>
                        </div>
                        <div class="data-card">
                            <div class="value">9</div>
                            <div class="label">特征维度</div>
                        </div>
                        <div class="data-card">
                            <div class="value">100%</div>
                            <div class="label">数据完整性</div>
                        </div>
                    </div>
                    
                    <p><strong>数据字段说明：</strong></p>
                    <ul>
                        <li><strong>基础交易数据：</strong>日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价、交易量、涨跌幅</li>
                        <li><strong>衍生特征：</strong>价格波动（最高价-最低价）、价格变化（收盘价-开盘价）、波动率</li>
                    </ul>
                </div>
                
                <div class="subsection">
                    <h3>数据质量评估</h3>
                    <p>原始数据质量良好，无缺失值。通过预处理，我们将交易量中的'K'单位转换为实际数值，并将涨跌幅百分比转换为浮点数格式。同时，我们计算了额外的技术指标来丰富分析维度。</p>
                </div>
            </div>
        </div>
        
        <div class="section">
            <div class="section-header">二、数据分析</div>
            <div class="section-content">
                <div class="subsection">
                    <h3>2.1 探索性数据分析</h3>
                    <div class="chart-container">
                        <img src="eda_plots.png" alt="探索性分析图表">
                        <div class="chart-caption">图1：探索性数据分析结果，包括时间序列、交易量、涨跌幅分布等</div>
                    </div>
                    
                    <div class="insights">
                        <h4>主要观察：</h4>
                        <ul>
                            <li>美元指数期货价格在102-106区间波动，整体呈现震荡走势</li>
                            <li>交易量存在明显的周期性波动，部分日期交易量显著高于平均水平</li>
                            <li>涨跌幅分布近似正态分布，日涨跌幅主要集中在-0.5%到0.5%之间</li>
                            <li>波动率与涨跌幅之间存在一定的正相关关系</li>
                        </ul>
                    </div>
                </div>
                
                <div class="subsection">
                    <h3>2.2 聚类分析（K-means）</h3>
                    <div class="two-column">
                        <div class="chart-container">
                            <img src="clustering_evaluation.png" alt="聚类评估图表">
                            <div class="chart-caption">图2：聚类评估指标，确定最佳聚类数为2</div>
                        </div>
                        <div class="chart-container">
                            <img src="kmeans_results.png" alt="K-means聚类结果">
                            <div class="chart-caption">图3：K-means聚类分析结果</div>
                        </div>
                    </div>
                    
                    <div class="insights">
                        <h4>聚类分析结果：</h4>
                        <ul>
                            <li><strong>聚类0（低价位组）：</strong>平均收盘价约103.09，平均涨跌幅0.14%，波动率较高（0.64%），交易量较大（16,652）</li>
                            <li><strong>聚类1（高价位组）：</strong>平均收盘价约104.65，平均涨跌幅-0.03%，波动率较低（0.43%），交易量较小（13,326）</li>
                            <li>聚类结果显示美元指数存在明显的价格区间分层现象</li>
                            <li>低价位期间通常伴随着更高的波动率和交易量，可能反映市场不确定性较高的时期</li>
                        </ul>
                    </div>
                </div>
                
                <div class="subsection">
                    <h3>2.3 降维分析（PCA）</h3>
                    <div class="chart-container">
                        <img src="pca_results.png" alt="PCA分析结果">
                        <div class="chart-caption">图4：PCA主成分分析结果</div>
                    </div>
                    
                    <div class="insights">
                        <h4>PCA分析结果：</h4>
                        <ul>
                            <li>前两个主成分累计解释了约77.42%的数据方差</li>
                            <li>主成分1（解释方差44.77%）主要反映价格水平和趋势</li>
                            <li>主成分2（解释方差32.64%）主要反映市场波动性</li>
                            <li>PCA降维有效地捕获了数据的主要特征，可用于进一步的可视化和分析</li>
                        </ul>
                    </div>
                </div>
                
                <div class="subsection">
                    <h3>2.4 异常检测</h3>
                    <div class="chart-container">
                        <img src="anomaly_detection_results.png" alt="异常检测结果">
                        <div class="chart-caption">图5：异常检测分析结果</div>
                    </div>
                    
                    <div class="insights">
                        <h4>异常检测结果：</h4>
                        <ul>
                            <li>检测到11个异常交易日期，占总样本的10.19%</li>
                            <li>异常点主要表现为极端的价格波动、异常的交易量或显著的涨跌幅</li>
                            <li>异常日期多集中在市场波动较大的时期</li>
                            <li>异常点数据已保存到anomalies.csv文件，可用于进一步的事件分析</li>
                        </ul>
                    </div>
                </div>
            </div>
        </div>
        
        <div class="section">
            <div class="section-header">三、总结</div>
            <div class="section-content">
                <div class="summary-box">
                    <h3>主要发现</h3>
                    <ul>
                        <li><strong>市场结构特征：</strong>美元指数期货市场存在明显的价格分层现象，可分为低价位高波动和高价位低波动两个主要状态</li>
                        <li><strong>风险模式：</strong>价格较低时市场波动性和交易量通常更大，表明这些时期可能伴随着更高的市场风险</li>
                        <li><strong>异常识别：</strong>成功识别出11个异常交易日，这些日期可能对应重要的市场事件或风险点</li>
                        <li><strong>数据特征：</strong>通过PCA分析，发现市场价格水平和波动性是影响美元指数期货的两个主要维度</li>
                    </ul>
                </div>
                
                <div class="subsection">
                    <h3>数据质量建议</h3>
                    <ul>
                        <li>当前数据质量良好，建议继续保持数据的完整性和准确性</li>
                        <li>可以考虑增加更多的技术指标和宏观经济指标作为补充特征</li>
                        <li>建议扩展数据时间跨度，以捕获更多的市场周期和模式</li>
                    </ul>
                </div>
                
                <div class="subsection">
                    <h3>业务建议</h3>
                    <ul>
                        <li><strong>风险监控：</strong>建立基于异常检测的市场风险监控机制，特别关注识别出的异常交易日模式</li>
                        <li><strong>投资策略：</strong>根据聚类分析结果，可以针对不同市场状态（低价位高波动/高价位低波动）制定差异化的投资策略</li>
                        <li><strong>预测建模：</strong>基于无监督学习的发现，可以进一步构建有监督的预测模型，预测市场状态转换</li>
                        <li><strong>实时分析：</strong>建议将分析模型部署为实时系统，及时识别市场异常和状态变化</li>
                    </ul>
                </div>
            </div>
        </div>
    </div>
</body>
</html>